AI Agent Fundamentals - Spanish
Este curso fundamental presenta los agentes de IA y su uso en aplicaciones empresariales en Databricks, incluida la plataforma Mosaic AI y Agent Bricks. Los estudiantes examinarán qué son los agentes de IA, cómo funcionan y cómo imitan el razonamiento humano para gestionar tareas complejas.
El curso abarca casos de uso reales de agentes y ofrece una introducción básica a temas avanzados como los Flujos de trabajo agénticos y los sistemas multiagente. También explora cómo Agent Bricks simplifica el desarrollo de agentes listos para entornos empresariales en diversas aplicaciones, con demostraciones que muestran cómo construir y utilizar agentes en Databricks.
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• Haber completado el curso Get Started with Databricks for machine learning (Onboarding) o contar con experiencia fundacional equivalente en la Plataforma de Databricks.
• Los estudiantes deben estar familiarizados con las operaciones básicas del workspace de Databricks, incluyendo la navegación por la interfaz de usuario, la creación de Notebooks y el acceso a las funciones comunes del workspace.
• Comprensión básica de los fundamentos de la inteligencia artificial y el machine learning.
• Esto incluye conocimientos introductorios sobre los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), sus capacidades y casos de uso comunes.
• Familiaridad a nivel principiante con la ingeniería de prompts y la interacción en lenguaje natural con modelos de IA.
• Los estudiantes deben tener experiencia escribiendo prompts simples y comprendiendo cómo los modelos de IA responden a entradas en lenguaje natural.
• Conocimiento introductorio de los conceptos de Unity Catalog para la gobernanza y la gestión de activos.
• Los estudiantes deben conocer cómo los datos y los activos de IA se organizan, protegen y gobiernan dentro de la Plataforma de Databricks.
• Comprensión básica de los conceptos de procesamiento de documentos y extracción de información.
• Esto incluye familiaridad con diferentes formatos de archivo, tipos de datos y cómo los datos no estructurados pueden procesarse para aplicaciones de IA posteriores.
• Familiaridad con los enfoques de desarrollo sin código (no-code) y de bajo código (low-code).
• Los estudiantes deben comprender cuándo las herramientas sin código o de bajo código son apropiadas para construir y prototipar rápidamente Soluciones de IA.
• Conocimiento introductorio de los conceptos de agentes de IA y Flujos de trabajo.
• Los estudiantes deben comprender la distinción entre tareas de procesamiento de datos estructurados y no estructurados, y cómo los agentes de IA pueden orquestar Flujos de trabajo de múltiples pasos.
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